Stream Discharge in Tropical Headwater Catchments as a Result of Forest Clearing and Soil Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical Africa is affected by intense land-use change, particularly forest conversion to agricultural land. In this study, the stream discharge of four small headwater catchments located within an area of 6 km2 in western Kenya was examined for 2 years (2007 and 2008). The four catchments cover a degradation gradient ranging from intact forest to agricultural land under maize cultivation for 5, 10, and 50 years. The runoff ratio (e.g., annual catchment discharge expressed as a percentage of rainfall) increased with increasing duration of cultivation from an average of 16.0% in the forest to 32.4% in the 50-yr-old agricultural catchment. Similarly, the average runoff ratio due to the stormflow component was 0.033 in the forest and increased gradually to 0.095 with increasing duration of cultivation. The conversion from forest to agricultural land in the first 5 years caused about half of the total observed increases in runoff ratio (46.3%) and discharge in relation to rainfall (50.6%). The other half of the changes in discharge occurred later during soil degradation after forest clearing. With increasing duration of cultivation, soil bulk density ρb at a depth of 0–0.1 m increased by 46%, while soil organic carbon (SOC) concentrations and total porosity decreased by 75% and 20%, respectively. The changes in hydrological responses that occurred in the initial years after forest clearing may suggest a significant potential for improved land management in alleviating runoff and enhanced storm flow and moisture retention in agricultural watersheds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».